《Implementation Science Communications》：Development of a method for qualitative data integration to advance implementation science within research consortia
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当前定性数据整合方法不如定量数据整合方法成熟，为解决这一问题，研究人员以癌症治疗症状管理研究联盟（IMPACT Consortium）为对象开展定性数据整合方法的研究。结果表明使用共同框架等方法可行但有挑战，该研究为定性数据整合提供了系统方法1 2
在医学研究领域，数据整合对于深入理解各种干预措施的实施效果至关重要。然而，目前定量数据的整合方法已相对成熟，通过使用通用数据元素，如通用测量方法、数据收集程序和编码 / 变量构建等，能有效实现数据标准化处理。但定性数据整合却面临诸多难题。一方面，定性数据的收集方法缺乏标准化，形式多样；另一方面，大量文本数据的处理、特定环境的协议以及依赖上下文的分析程序都增加了整合的难度。而且，在社会和行为科学领域，尤其是实施科学中，公开数据共享及对定性数据的二次分析并不普遍。但随着开放科学理念的推进，美国国立卫生研究院（NIH）修订数据共享政策，将定性数据纳入其中，定性数据整合的重要性愈发凸显。在此背景下，开展定性数据整合方法的研究迫在眉睫。
为解决这些问题，由美国国家癌症研究所（NCI）资助的癌症治疗症状管理研究联盟（IMPACT Consortium）的研究人员展开了深入研究。该联盟由三个研究中心（RCs）和一个协调中心组成，致力于通过实施科学方法加速电子健康记录（EHR）集成的患者报告结局（ePRO）系统和循证症状管理的应用。研究人员旨在开发一种定性跨研究编码方法，以支持联盟范围内的数据整合，并为其他研究联盟提供可借鉴的方法。最终研究得出了一系列成果，并发表在《Implementation Science Communications》上。
研究人员在开展研究时，主要运用了以下关键技术方法：首先，研究团队经多步协作决策，确定采用整合实施研究框架（CFIR）作为数据收集和分析的共同框架。然后，各研究中心依据 CFIR 的领域和构建，结合自身医疗环境及干预措施特点，开发了半结构化访谈指南。最后，通过各研究中心间交换访谈或焦点小组的转录本，并利用定性软件进行编码和分析，从而实现数据整合。
研究结果具体如下：
研究设计阶段 ：研究团队发现，在构建访谈指南、进行访谈或分析数据之前，确定一个共同的实施决定因素框架至关重要。这样可以确保研究的一致性和可比性，为后续的数据整合奠定基础。预试验阶段 ：通过对初始转录本的预试验，研究人员发现这有助于确保研究人员对编码的数据元素、每个代码的定义以及如何将定义应用于转录本片段有共同的理解。在预试验中，研究人员先从领域层面进行演绎编码，再纳入构建代码，这种方法有助于提高编码的准确性和一致性。协调中心的作用 ：未来的研究联盟应设立协调中心或指定某个研究中心承担协调角色。这一中心将负责代码本的开发和维护，使用定性软件合并编码后的转录本，并促进研究联盟中各研究中心在编码活动和解决差异时的协作。数据整合的挑战与限制 ：研究还指出，如果不同研究中的干预措施和实施策略差异较大，或者参与定性数据收集的参与者类型对实施决定因素的体验不同，那么定性数据整合可能会面临更大挑战，甚至无法产生有意义的信息。此外，研究过程中还遇到了一些实际问题，如 CFIR 2.0 的引入增加了编码的复杂性，研究人员对 CFIR 的使用经验不同导致编码分歧等，但通过编码细化和校准等方式解决了这些问题。
在研究结论和讨论部分，研究人员指出，虽然开发定性数据整合方法的过程面临诸多挑战，如不同定性研究方法的差异、CFIR 2.0 引入带来的复杂性、研究人员编码时信息不足以及开发过程耗时耗力等。但该研究仍具有重要意义。首先，使用共同框架（如 CFIR）进行定性研究，有助于提高测量、数据收集、编码的标准化程度，支持研究联盟中的数据交换和整合。其次，先从较高层次编码，再逐步纳入子构建的编码方法，有助于确保 CFIR 构建的解释一致性。此外，研究团队开发的实用工具，如区分创新和实施策略的表格，有助于提高编码员之间的一致性和研究的可重复性。总之，该研究为定性数据整合提供了一种系统的方法，有望应用于多站点研究和研究联盟，促进定性数据的交换与整合，推动循证干预在医疗保健中的持续应用，为改善癌症治疗症状管理提供有价值的见解。
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